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最新最热精华悬赏待回答 筛选
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问题遇到的现象和发生背景 使用sklearn保存pmml文件时提示RuntimeError: The SkLearn2PMML application has failed. The Java exe

  • 1

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sklearn的roc_curve函数中,传入的第一个参数是y_test,即实际值,传入的第二个参数为什么不是预测出的一系列{0,1}的数组,而是对样本预测结果的概率值呢?

  • 1

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使用bertopic计算主题模型,在colab上运行脚本生成模型保留后,回本地使用Bertopic.load()加载模型时出现报错:No module named 'sklearn.metrics._

未果寻病
采纳率0%
  • 1

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问题遇到的现象和发生背景 使用sklearn和lightGBM进行训练,在进行随机搜索时,出现问题: 问题相关代码,请勿粘贴截图 import random from sklearn.model

圈圈456
采纳率83.3%
  • 2

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y should be a 1d array, got an array of shape (30, 3) instead this_test_y就是一个(30,)的数组,不知道问题出在哪里了,

两条冷水鱼
采纳率80%
  • 2

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安装sklearn一直是版本0.0 (base) C:\Users\admin>pip3 install sklearn 运行结果及报错内容 Requirement already satis

  • 3

问题遇到的现象和发生背景 我现在是在使用Python的sklearn做GBDT,现在主要遇到的问题是:使用交叉验证得到最优模型。但问题是我不知道怎么使用k折的交叉验证得到最优模型。因为k折的交叉验证是

圈圈456
采纳率83.3%
  • 2

问题报错TypeError: init() takes 1 positional argument but 2 positional arguments (and 2 keyword-only arg

夜与深巷
采纳率100%
  • 3

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train test split没办法从sklearn导入怎么办

qq_42018754
采纳率0%
  • 2

运行sklearn的GBDT时,使用.fit()函数总是出现错误,一直没出现结果,且程序无中断一直运行,手动停止后出现以下提示: 问题相关代码,请勿粘贴截图 import cv2 import nu

圈圈456
采纳率83.3%
  • 2

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boston = load_boston()data=boston.dataprint(boston.feature_names) 显示特征名:['CRIM' 'ZN' 'INDUS' 'CHAS'

  • 1

x轴是1到12y轴是20W到50W打算用非线性回归的相关库来预测数据from sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.prep

maigeng
采纳率60%
  • 3

 #问题遇到的现象和发生背景对人口普查数据 分析,但是数据分割后,进行训练,出现错误。采用的训练模型为SGDClassifier #问题相关代码,请勿粘贴截图from sklearn.linear_m

weixin_46930976
采纳率50%
  • 1

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有人知道怎么解决吗,刚开始学机器学习,但是代码都运行不了了。

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问题遇到的现象和发生背景 第一次学习使用sklearn库,库自带的数据可以,但用了我自己爬取的数据就不行了,希望有人能指点一下,非常感谢。 问题相关代码,请勿粘贴截图 代码 encoder = One

qq_53401077
采纳率0%
  • 2

    回答

使用下面的程序绘制的ROC曲线是有很多棱角的,我想获得平滑的曲线该怎么办呢 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklear

wangtaiyangqaq
采纳率75%
  • 2

问题遇到的现象和发生背景 题目要求只为categorical features建立preprocessing pipelines使用 'NA' 字符串计算缺失值:SimpleImputer(missi

weixin_42144423
采纳率100%
  • 5

运行fasttext形成文本的时候,出现了下面的问题: # coding=utf-8 import pandas as pd import numpy as np import fasttext fr

m0_61104322
采纳率88.2%
  • 2

用shap进行feature extraction 的时候,出现了报错: X_test_arr = X_test.toarray() AttributeError: 'numpy.ndarray'

m0_61104322
采纳率88.2%
  • 2

之前报的是lower的问题,加上fillna("")以后解决了问题,但是出现了新的问题: vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=0.005, max_df=0.98,

m0_61104322
采纳率88.2%
  • 2

Plot LSA的时候出现了下面的 : from sklearn.decomposition import PCA, TruncatedSVD from sklearn.linear_model im

m0_61104322
采纳率88.2%
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在跑LR分类的时候,遇到了以下的问题: from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extrac

m0_61104322
采纳率88.2%
  • 2

最近在看sklearn的PCA,看到两篇帖子在pca = PCA(n_components= ?)的代码上有不同的解释。第一篇说n_component是百分比,意味着多大比例的主成分被提取,例如pca

LRJ-jonas
采纳率33.3%
  • 3

用了一个新的数据集,跑的也是之前跑过的代码,可是出现了问题: # coding=utf-8 import pandas as pd import numpy as np import fasttext

m0_61104322
采纳率88.2%
  • 3

    回答

问题遇到的现象和发生背景 在跑LDA模型的时候报错,应该是在tf-idf向量化的时候报错的。 问题相关代码 n_features = 1000 #提取1000个特征词语 tf_vectorizer

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实验内容: (1)从sklearn.datasets 导入 load_breast_cancer(),load_iris(),load_digits()三个数据集。 (2)从sklearn中导入逻辑回

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问题相关代码,请勿粘贴截图 import os import jieba import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_ext

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import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.linear_model import

  • 2

问题遇到的现象和发生背景 今天在做建模分析的时候,用到随机森林处理多分类问题,最后画出的ROC曲线很奇怪,想知道这是什么原因造成的。 问题相关代码 import numpy as np from

56kb
采纳率100%
  • 2

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背景 用python做线性回归时,LinearRegression()括号内没有结果,尝试了重启,重写,都没法运行,请各位帮忙看看,才开始学python,要哭了 代码如下: from sklearn